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Enregistrement W2512404168 · doi:10.1787/5jlswbxcs0mt-fr

Concurrence dans les industries de réseau et renforcement du marché intérieur au Canada

2016· paratext· fr· W2512404168 sur OpenAlexaboutno aff
Corinne Luu

Notice bibliographique

RevueOECD Economics Department working papers · 2016
Typeparatext
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Policy and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesConcurrencePhilosophyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La productivité canadienne est inférieure à celle de nombreux pays de l’OCDE malgré quelques progrès ces dernières années. Il serait possible d’accroître l’efficience globale en renforçant la concurrence sur le marché intérieur afin de favoriser les futurs gains de productivité globale. Ces gains sont importants, de l’ordre d’un demi pour cent par an sur une période plutôt longue. Ce document porte principalement sur l’intensification de la concurrence dans les industries de réseau, comme l’énergie, les télécommunications, la diffusion audiovisuelle et les transports, qui jouent un rôle essentiel dans le processus de production de l’ensemble de l’économie. L’amélioration de la réglementation, l’augmentation de l’efficience et/ou le renforcement de la compétitivité-coût pourraient accroître la productivité dans ces secteurs, ainsi que dans les secteurs d’aval. La concurrence pourrait également être intensifiée par la réduction des obstacles aux échanges entre provinces et à la mobilité de la main-d’oeuvre, qui fragmentent un marché intérieur déjà petit. Ce document examine donc également les réformes possibles de l’Accord sur le commerce intérieur et les mesures visant à réduire les obstacles sectoriels aux échanges. Ce Document de travail se rapporte à l’Étude économique de l’OCDE du Canada 2016 (www.oecd.org/fr/eco/etudes/etude-economique-canada.htm).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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